骡子快跑不支持任何预测性分析。它仅能对已有数据做结构化归纳与相关性统计，不具备时间序列外推、因果推断、多模态联合建模、动态假设推演及长周期校准能力。
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如果您在使用骡子快跑进行业务分析时，期望其自动输出未来销量、用户增长或市场走势等预测性结论，则需注意该平台当前并不内置趋势预测能力。以下是对其数据分析功能边界的明确说明：
一、不支持时间序列外推类预测
骡子快跑的数据分析模块基于确定性任务执行逻辑，所有输出均依赖已有数据的显式处理与结构化归纳，无法调用ARIMA、Prophet或LSTM等时序建模组件。其“趋势总结”仅指对已发生数据中呈现的上升/下降/周期性模式进行语言描述，而非生成带置信区间的数值预测。
1、用户上传过去30天订单表后，骡子可标注“近7日日均订单量环比+12%”，但不会输出“第31天预计订单量为246单”。
2、若请求“预测下月销售额”，系统将返回提示：“该任务需接入外部预测模型，请提供历史数据CSV及预测参数要求，骡子可协助生成调用脚本或对接API。”
二、不支持因果推断型预测
平台无法识别变量间潜在因果关系并据此模拟干预效果。所有归因分析限于相关性统计与规则匹配，不包含反事实推理、倾向得分匹配或结构方程建模等能力。
1、当输入“投放预算增加20%是否提升转化率”，骡子仅能检索历史投放记录中预算与转化率的共现频次及皮尔逊系数。
2、不会构建虚拟对照组、不会估计平均处理效应（ATE），亦不提供“若未投放，转化率应为X”的反事实陈述。
三、不支持多模态联合预测
尽管骡子快跑支持图像、文本、表格混合输入，但各模态数据在分析流程中保持独立处理路径。不存在跨模态特征融合后的联合预测机制，例如无法将商品主图视觉特征、评论情感分值与销售数据同步建模以预测滞销风险。
1、上传T恤设计图与对应7日销量表后，骡子可分别生成“配色热度TOP3”和“销量分布直方图”，但不会输出“红蓝撞色设计在夏季销量衰减概率达68%”。
2、所有跨模态输出均为并列式报告，无隐含权重分配或联合损失函数优化过程。
四、不支持动态假设推演
平台不提供交互式“假设场景模拟”界面。用户无法通过滑动调节参数（如价格浮动±15%、库存阈值设为50件）实时查看下游指标变化，亦不生成敏感性分析矩阵。
1、提交“调整SKU定价策略”请求后，骡子仅能依据预设规则库匹配历史调价案例，输出相似度排序列表。
2、不会启动蒙特卡洛模拟、不会计算不同定价方案下的期望利润分布，亦不标注各方案的风险敞口等级。
五、不支持长周期预测校准
所有分析结果默认基于当前任务上下文的一次性快照。系统不维护跨任务的预测误差追踪、不执行残差再训练、不提供预测偏差反馈闭环，亦不支持用户标记“上次预测错误”以触发模型局部修正。
1、若用户曾指出“上期销量预测高估23%”，该信息不会被存入个人记忆向量库用于后续任务调整。
2、每次新任务均视为独立事件处理，无跨会话参数漂移补偿机制，无在线学习触发条件。
